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价值标准是一种平民化姿态，是用大众文化逻辑对“以 往各种隐含话语霸权”的消解。当代的历史剧叙事，一 方面改变了过去相当长时间内主流文化话语桎梏下对 于新中国成立以前政治和社会生活贬百赞一的批判态 度，以及对于反抗英雄神圣化的赞美，转而用更合乎人 性判断的角度进行叙事。如《走向共和》表现了慈禧的 锐意改革和母性柔情，表现了李鸿章为引进西方先进技 术和编练新军所做出的勇敢探索和个人牺牲，同时也表 现了孙中山发动革命和经营政党时的偏执疯狂和幼稚。 又如《大宅门（二）》中有解放后白景琦面对伙计们蔑 视店规、践踏象征百年老店荣誉和信用的牌匾时的痛苦 与反抗，也有不见于教科书式叙事的公私合营后民族资 本家家破人亡的惨祸；再如《太平天国》用大篇幅描写 了太平天国统治者们定都天京后贪婪奢享和血腥权力 斗争。而为了达到“淡化各种阐释观点中复杂的意识形 态矛盾”、消解国家政治话语对历史事件单一维度的界 定的目的，历史剧往往以虚构的情节人物和错序的历史 事件来表达大众价值与审美需求，如《康熙王朝》中远 嫁葛尔丹的公主蓝齐儿、《贞观长歌》 中寒门士子闵国 器、《汉武大帝》中景帝诛晁错前设的“谢师宴”，都试 图以现代人“人性”角度给出既定历史事件新的阐释， 从而符合大众审视历史时的逻辑和期望。另一方面，历 史剧叙事又以浪漫怀旧的笔法满足大众消费历史之时 对于传统道德和价值的追思。无数“良将清官”剧，如 《杨家将》《一代廉吏于成龙》《天下粮仓》《台湾巡抚 刘铭传》等，刻画了古典贤臣忠心耿耿、鞠躬尽瘁的形 象，满足了大众对于传统评判和怀旧想象；而反映家族 史的剧作，如《大宅门》《乔家大院》等，生动准确地展 现了传统文化中宗法观念和人情世故，怀思了宗法制下 的人伦关系及家族制下商号注重信誉、诚谨敬业的传统 商业道德；又如《闯关东》《走西口》等通过家族史反映 民族迁徙史，用虚构的叙事塑造了在极端困厄条件下顽 强生存、奋力开拓的坚韧生命形象，也褒扬了关心家国 兴亡、勇担天下重任的品格。这些历史剧以普及、通俗而 合法的方式满足了国家—— —政党话语下的怀旧情结，服 从了大众口味对于传统价值观念与思维方式的评判，弱 化或消解了意识形态强制界定下的道德标准。由此，意 识形态主导的“宏大叙事”转向以市场消费为特征的大 众文化叙事。
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[3]张皓,陈雪波,马德楠.具有自适应度双群体 PSO 的组
［摘要］文章试归纳近年历史题材电视剧的叙事特点，并在消费社会语境下对这些特点的成因进行审视，探讨主
流文化、精英文化与大众文化的博弈与妥协对历史剧叙事特点的影响。
[关键词]历史剧叙事；大众文化；意识形态；精英文化
［中图分类号］ J9
［文献标识码］Ａ
［文章编号］１６７３－ ００４６（２０１２）８－ ０１７６－ ０３
步骤 ５：输出最佳的阈值的向量，根据此阈值进行 图像分割。
（二）实验结果及分析
实验采用三种方法，图像灰度中值作为阈值进行图 像分割，ｏｓｔｕ 方法进行图像分割，改进算法进行图像分 割，图像选择常用的 ｌｅｎａ 图作为测试图片，其中分割的 结果如图 ２－ 图 ４ 所示。
图 ２－ 图 ４ 分别显示了三种不同算法所得到的结 果，从图中可以看到，改进后的算法能把细小的区域分 割出来，分割图像更清晰，能得到更好的分割效果。图像 的灰度中值为 １２１，ｏｓｔｕ 分割算法得到的阈值为 １２６，微 粒群优化的图像分割阈值为 １３４。
第 ２０１２ ８
年 ·期 ［语言与文学研究］
太原城市职业技术学院学报 Journal of TaiYuan Urban Vocational college
期 总第 133 期
Ａｕｇ ２０１２
顺应与重构：浅析历史题材电视剧叙事特点及成因
尹姝红
（湖南大学外国语与国际教育学院，湖南 长沙 ４１００１２）
四、总结 论文介绍了微粒群算法的改进策略，主要介绍了惯 性权重的改进策略，给出了一种非线性减小并加入一定 扰动的微粒群算，在性能上得到了较大提高。利用改进 的微粒群策略优化阈值图像分割算法，改进后算法与灰 度中值分割和 ｏｓｔｕ 图像分割算法所得结果进行比较，利 用改进算法进行阈值图像分割的效果更好。
近年来，随着市场经济的发展，中国逐步向消费社 会演进。在此背景下，表现历史题材的电视剧由严肃的 国家话语控制下摆脱出来，成为大众文化消费的重要对 象。而在主流文化、精英文化与大众文化的共同作用下， 历史剧重新构建的叙事方式和给予当代大众需求的历 史阐释表现出显著特征。文章试图归纳历史剧的叙事特
点，并探求其背后的原因。 一、历史剧的叙事特点 ２０世纪 ９０ 年代以后，各种根据正史或戏说改编成
的历史剧风靡各大电视台。作为流行文化的重要内容， 历史剧叙事越发清晰地展现出其独特的文化品格。
首先，历史剧的叙事与现代价值标准相投和。现代
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ＳＯ更新公式得到的位置均为连续值，所以在每次速度更 新后，要对微粒位置向量取整，检查位置是否越界 （ ＞２５５ 或 ＜０），如果越界，取其边界值。改进算法进行优化图像 分割流程如下：
步骤 １：初始化微粒群，粒子的位置在 （０， ２５５）之间 产生，设置最大迭代步数。
步骤 ２：根据式 ｆ（ｓ， ｔ）来计算粒子的适应度。更新每 个粒子的个体极值和整个粒子群的全局的极值。
步骤 ３：根据改进微粒群进化公式更新微粒位置和 速度。
步骤 ４：如果满足条件输出最佳阈值，否则转到步 骤 ２ 重新搜索。